2026年度“十大科技前瞻”正式发布最佳土壤 重庆具备“物理AI”密集落地场景未雨绸缪 数字孪生技术赋能全球传染病防控重新定义 汽车从“被管理对象”到“参与社会治理”
第006版:聚焦2026年世界科技与发展论坛
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2026年度“十大科技前瞻”正式发布
最佳土壤 重庆具备“物理AI”密集落地场景
未雨绸缪 数字孪生技术赋能全球传染病防控
重新定义 汽车从“被管理对象”到“参与社会治理”
    
 
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2026 年 10 月 22 日 星期 四 放大 缩小 默认 

最佳土壤 重庆具备“物理AI”密集落地场景

新重庆-重庆日报记者 李志峰 张亦筑

  北京航空航天大学中西智能学院西方院长、西班牙瓦伦西亚理工大学教授大卫·洛佩兹·佩雷斯

  “未来10年,挑战在于让机器理解物理规律,并在分布式系统中协同决策。”

  10月21日上午,2026年世界科技与发展论坛开幕式上,中外嘉宾分别就数字孪生与AI智能体如何打通数字空间与物理世界、汽车产业如何在跨界融合中重组生态、数字孪生技术如何服务于传染病防控作主题报告,结合各自研究和对行业前沿的理解,探讨未来科技的新路径、新生态、新应用。

  北京航空航天大学中西智能学院西方院长、西班牙瓦伦西亚理工大学教授大卫·洛佩兹·佩雷斯以“从物理AI到分布式智能:数字孪生与AI智能体的作用”为题作主题报告,详细解码数字孪生产业的新路径。

  “未来产业的核心突破,从来不是单一技术的孤军奋战,而是数字空间与物理世界的双向打通。”佩雷斯点出仿真技术的发展趋势:“过去10年,我们让机器学会了看和听。未来10年,挑战在于让机器理解物理规律,并在分布式系统中协同决策。”

  “目前,许多机器人平台算力都不足以支撑其所需的推断和规划。”在他看来,能撑起分布式智能的底座是6G。

  作为开源的系统级仿真平台Giulia的主导研发者,他展示了最新测试成果:该平台突破传统物理模型的算力局限,能在复杂工况下实现毫秒级动态响应,满足能源装备、智能制造等场景的实时性要求;他提出的SRCON数据驱动建模范式,解决了多源数据融合难、仿真与实际工况偏差大的难题,相关成果已发表于IEEE ICC等国际顶级学术会议。

  报告中,佩雷斯也把目光投向重庆:正在推进的智能网联新能源汽车产业集群、超级工厂与数字化车间,恰是“物理AI”最密集的落地场景。一辆在重庆复杂立交桥上行驶的智能汽车,其背后依赖的正是对物理世界的实时建模与分布式计算;一座两江新区的离散制造工厂,效率瓶颈往往不在单机智能,而在设备之间的协同调度——这正是分布式智能要回答的问题。

  “重庆积累了海量的线下应用场景,具备数字孪生与AI智能体技术落地的最佳土壤。”他说,重庆完备的制造业体系,能提供从仿真验证、试点到规模化推广的全链条支撑。他透露,Giulia系统已在中国网络下开展小范围铺设测试;下一步希望把它做成“像智能手机一样人手一部的工具”,并期待这一技术从实验室走向重庆的产线。

  报告尾声,佩雷斯表示,产品可以跨国使用,但网络标准各有壁垒,需要持续沟通、建立互信,共同探讨基准与接口,系统之间的合作、沟通、理解对未来世界的发展尤其重要。

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